엔터프라이즈 메타데이터 관리 시장 - 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측, 구성 요소(소프트웨어, 서비스), 배포(클라우드, 온프레미스), 산업(IT 및 통신, 소매 및 전자 상거래, BFSI, 자동차, 의료, 제조, 물류 및 운송, 기타), 지역 및 경쟁별로 세분화, 2019-2029F

시장 개요

글로벌

엔터프라이즈 메타데이터 관리란 조직 내의 다른 데이터에 대한 정보를 제공하는 데이터인 메타데이터를 관리하는 체계적인 접근 방식을 말합니다. 여기에는 데이터 자산, 관계 및 기업 전체에서의 사용을 설명하는 메타데이터의 생성, 저장, 구성 및 거버넌스를 포함한 다양한 측면이 포함됩니다. 조직이 의사 결정과 비즈니스 전략을 추진하기 위해 점점 더 데이터에 의존함에 따라 효과적인 메타데이터 관리에 대한 필요성이 가장 중요해지고 있습니다. 이 접근 방식은 데이터 품질을 향상시키고, 규정 준수를 용이하게 하며, 데이터 거버넌스를 개선하여 조직이 데이터 자산의 가치를 극대화할 수 있도록 합니다. 빅데이터 분석, 인공 지능 및 머신 러닝의 증가로 인해 강력한 메타데이터 관리 솔루션에 대한 수요가 커지고 있습니다. 이러한 기술은 방대한 양의 데이터를 생성하므로 조직이 의미 있는 통찰력을 추출하기 위해 데이터의 맥락과 계보를 이해하는 것이 필수적입니다. 메타데이터 관리를 데이터 카탈로그 도구와 통합하면 기업은 사용자에게 셀프 서비스 방식으로 데이터에 액세스할 수 있는 권한을 부여하여 데이터를 찾고 이해하고 효과적으로 사용할 수 있습니다. 일반 데이터 보호 규정 및 캘리포니아 소비자 개인정보 보호법과 같은 데이터 개인정보 보호 규정에 대한 강조가 커지면서 조직은 포괄적인 메타데이터 관리 관행을 채택하여 규정 준수를 보장하고 데이터 거버넌스와 관련된 위험을 완화하고 있습니다. 더 많은 기업이 운영 효율성을 높이고 디지털 변환 이니셔티브를 지원하는 데 있어 메타데이터의 전략적 중요성을 인식함에 따라 엔터프라이즈 메타데이터 관리 시장은 상당한 성장을 경험할 것으로 예상됩니다. 하이브리드 클라우드 환경과 멀티벤더 솔루션이 특징인 데이터 생태계의 복잡성이 증가함에 따라 다양한 플랫폼에서 데이터에 대한 통합된 뷰를 얻기 위한 효과적인 메타데이터 관리 전략에 대한 수요가 더욱 커지고 있습니다. 자동화 및 인공 지능과 같은 기술의 발전으로 메타데이터 관리 프로세스가 간소화되고 수동 작업이 줄어들며 조직이 빠르게 진화하는 데이터 환경에 발맞출 수 있습니다. 또한 이 시장은 메타데이터 관리를 경쟁 우위로 활용하려는 조직의 투자가 급증하고 있으며, 다양한 비즈니스 요구 사항을 충족하도록 맞춤화된 혁신적인 솔루션을 제공하는 공급업체가 늘어나고 있습니다. 기업이 데이터 중심 의사 결정을 우선시하고 분석 문화를 수용함에 따라 포괄적인 Enterprise Metadata Management에 대한 필요성은 더욱 커질 것이며, 이는 시장 성장을 촉진하고 효과적인 메타데이터 활용을 용이하게 하는 보다 정교한 도구와 프레임워크의 출현으로 이어질 것입니다. 요약하자면, Enterprise Metadata Management 시장은 데이터에 대한 의존도 증가, 규정 준수 및 거버넌스 필요성, 메타데이터 관리 기능을 향상시키는 기술의 발전으로 인해 상당한 성장이 예상됩니다.

주요 시장 동인

데이터 거버넌스의 중요성 증가

데이터가 조직의 중요한 자산인 시대에 데이터 거버넌스의 중요성은 과장할 수 없습니다. 조직은 효과적인 거버넌스 프레임워크가 데이터의 무결성, 개인 정보 보호 및 보안을 관리하는 데 필수적이라는 것을 점점 더 인식하고 있습니다. 이러한 필요성은 데이터 자산을 카탈로그화하고 거버넌스하는 데 구조화된 접근 방식을 제공하는 Enterprise Metadata Management 솔루션에 대한 수요를 촉진했습니다. 조직은 포괄적인 메타데이터 인벤토리를 유지 관리함으로써 데이터가 정확하고 최신 상태일 뿐만 아니라 규정 요구 사항을 준수하는지 확인할 수 있습니다. 이러한 거버넌스는 데이터 침해 및 비준수와 관련된 위험을 완화하는 데 도움이 되어 이해관계자 간의 신뢰가 향상됩니다. 강력한 데이터 거버넌스 전략을 구현하는 조직은 데이터를 전략적 자산으로 활용하여 의사 결정 프로세스를 개선하고 궁극적으로 비즈니스 성과를 개선할 수 있는 더 나은 위치에 있습니다. 규제 환경이 점점 더 엄격해짐에 따라 데이터 거버넌스에 대한 집중은 Enterprise Metadata Management 시장의 성장을 계속 촉진할 것입니다.

규제 준수 요구 사항 증가

조직이 일반 데이터 보호 규정 및 캘리포니아 소비자 개인 정보 보호법과 같은 엄격한 데이터 개인 정보 보호 규정이 특징인 환경에서 운영됨에 따라 효과적인 Enterprise Metadata Management에 대한 필요성이 더욱 커지고 있습니다. 이러한 규정은 조직이 개인 데이터를 수집, 저장 및 처리하는 방법에 대한 자세한 기록을 유지하도록 요구합니다. Enterprise Metadata Management 솔루션은 데이터 계보 및 사용을 설명하는 정확하고 포괄적인 메타데이터를 유지하여 규정을 준수하는 데 필요한 도구를 조직에 제공합니다. 이 기능을 통해 조직은 데이터 관행에 대한 책임과 투명성을 입증하여 상당한 벌금과 평판 손상을 피할 수 있습니다. 규정 준수 중심 메타데이터 관리를 통해 조직은 감사 프로세스를 간소화하고 데이터 관행이 법률 및 윤리적 기준에 부합하도록 할 수 있습니다. 규제 요구 사항이 계속 진화함에 따라 Enterprise Metadata Management 솔루션에 대한 수요는 필연적으로 증가하여 시장 성장을 촉진할 것입니다.

부서 간 향상된 데이터 협업

현대 조직에서 데이터 사일로는 종종 부서 간 협업 및 정보 공유를 방해합니다. 이러한 사일로는 비효율성, 중복된 노력 및 혁신 기회 놓침으로 이어질 수 있습니다. Enterprise Metadata Management는 부서 간 협업을 촉진하는 메타데이터에 대한 중앙 집중식 프레임워크를 제공하여 이러한 과제를 해결합니다. 조직은 데이터 자산에 대한 공통 이해를 확립함으로써 팀이 보다 효과적으로 협력하고 공유된 통찰력을 활용하여 전략적 이니셔티브를 추진할 수 있습니다. 예를 들어, 마케팅 및 영업 팀은 메타데이터를 활용하여 고객 행동을 보다 잘 이해하여 보다 타겟팅된 캠페인과 향상된 고객 참여로 이어질 수 있습니다. 마찬가지로, 연구 개발팀은 운영팀과 협업하여 제품 개발 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 조직이 점점 더 상호 연결된 비즈니스 환경에서 보다 큰 기능 간 협업을 위해 노력함에 따라 이러한 협업을 용이하게 하는 Enterprise Metadata Management 솔루션에 대한 수요는 계속 증가할 것입니다.

디지털 혁신 이니셔티브 가속화

디지털 혁신은 빠르게 진화하는 시장에서 경쟁력을 유지하려는 조직에 전략적 필수 사항이 되었습니다. 기업이 새로운 기술을 도입하고 프로세스를 혁신함에 따라 강력한 데이터 관리 관행에 대한 필요성이 중요해졌습니다. Enterprise Metadata Management는 조직이 데이터 자산과 혁신을 추진하는 데 활용할 수 있는 방법을 명확하게 이해하도록 보장하여 효과적인 디지털 혁신의 기반을 제공합니다. 여기에는 조직이 서로 다른 데이터 소스를 통합하고, 데이터 품질을 향상하고, 데이터 중심 의사 결정을 용이하게 하는 것이 포함됩니다. 조직이 클라우드 마이그레이션, 자동화, 인공 지능 구현과 같은 디지털 이니셔티브를 시작함에 따라 이러한 노력이 성공하도록 하려면 포괄적인 메타데이터 관리 전략이 필수적입니다. 따라서 디지털 변환에 대한 초점이 높아지면서 조직이 진화하는 데이터 관리 요구 사항을 지원할 수 있는 솔루션을 모색함에 따라 Enterprise Metadata Management 시장에 중요한 원동력이 될 것입니다.

주요 시장 과제

데이터 복잡성 및 볼륨

Enterprise Metadata Management 시장이 직면한 가장 중요한 과제 중 하나는 조직에서 생성하는 데이터의 복잡성과 볼륨이 증가하고 있다는 것입니다. 오늘날의 디지털 환경에서 데이터는 소셜 미디어 플랫폼, 사물 인터넷 기기, 고객 상호 작용 및 거래 시스템을 포함한 다양한 소스에서 수집됩니다. 이러한 데이터 폭발은 메타데이터 관리에 엄청난 장애물을 제시합니다. 조직은 종종 비정형 데이터, 반정형 데이터 및 정형 데이터와 씨름하게 되는데, 이 모든 데이터에는 메타데이터 관리에 대한 서로 다른 접근 방식이 필요합니다. 데이터 형식, 유형 및 소스의 다양성은 통합된 메타데이터 프레임워크를 만드는 기능을 복잡하게 만듭니다. 조직이 클라우드 서비스와 하이브리드 환경을 점점 더 많이 도입함에 따라 다양한 플랫폼에서 메타데이터를 관리하면 복잡성이 한층 더 높아집니다. 메타데이터의 일관성과 정확성을 보장하는 것은 서로 다른 시스템이 유사한 데이터 요소에 대해 다양한 정의와 구조를 가질 수 있기 때문에 어려운 작업이 됩니다. 이러한 표준화의 부족은 사용자가 자신의 필요에 맞는 올바른 데이터를 찾는 데 어려움을 겪을 수 있으므로 혼란과 비효율성으로 이어질 수 있습니다. 이러한 과제를 해결하기 위해 조직은 현대 데이터 생태계의 복잡성을 처리할 수 있는 고급 메타데이터 관리 솔루션에 투자해야 합니다. 이러한 솔루션은 데이터를 자동으로 카탈로그화하고 분류하고, 데이터 자산에 대한 포괄적인 뷰를 제공하며, 데이터 계보 추적을 용이하게 할 수 있어야 합니다. 데이터 볼륨과 다양성과 관련된 복잡성을 극복함으로써 조직은 메타데이터 관리 기능을 향상시키고 정보에 입각한 의사 결정을 위해 데이터 자산을 더 잘 활용할 수 있습니다.

기존 시스템과의 통합

엔터프라이즈 메타데이터 관리 시장의 또 다른 중요한 과제는 메타데이터 관리 솔루션을 조직 내의 기존 시스템 및 프로세스와 통합하는 것입니다. 많은 조직이 다양한 레거시 시스템, 데이터베이스 및 데이터 관리 도구로 구성된 환경에서 운영됩니다. 이러한 기존 시스템에 새로운 메타데이터 관리 솔루션을 통합하는 것은 어려운 작업으로 판명될 수 있습니다. 서로 다른 기술, 형식 및 프로토콜로 인해 발생하는 호환성 문제는 플랫폼 간 메타데이터의 원활한 흐름을 방해할 수 있습니다. 조직은 기존 프로세스와 도구에 익숙한 이해 관계자의 저항에 직면하여 새로운 메타데이터 관리 이니셔티브를 구현하기 어려울 수 있습니다. 효과적인 메타데이터 관리를 위해서는 다양한 소스의 데이터를 통합할 뿐만 아니라 시스템 전체에서 메타데이터 정의와 표준을 정렬해야 합니다. 이를 위해서는 모든 이해 관계자가 새로운 접근 방식의 가치를 이해하고 적응할 의향이 있는지 확인하기 위한 포괄적인 변경 관리 전략이 필요합니다. 조직은 또한 통합 프로세스 중에 진행 중인 운영이 중단될 가능성을 고려해야 하며, 이는 지연과 비용 증가로 이어질 수 있습니다. 이러한 과제를 완화하기 위해 조직은 통합에 대한 단계적 접근 방식을 채택하여 메타데이터 관리 솔루션을 점진적으로 구현하고 테스트할 수 있어야 합니다. 프로세스에 교차 기능 팀을 참여시키면 협업과 지원을 촉진하여 더욱 성공적인 통합 경험을 제공할 수도 있습니다. 궁극적으로 통합 과제를 극복하는 것은 조직이 Enterprise Metadata Management의 이점을 충분히 실현하고 데이터 환경에 대한 전체적인 관점을 확보하는 데 매우 중요합니다.

기술 부족과 지식 격차

Enterprise Metadata Management 시장이 직면한 과제 중 하나는 조직 내의 숙련된 전문가 부족과 지식 격차입니다. 효과적인 메타데이터 관리에는 데이터 거버넌스 전문성, 데이터 모델링, 규제 요구 사항에 대한 이해를 포함한 고유한 기술의 조합이 필요합니다. 그러나 많은 조직이 메타데이터 관리 이니셔티브를 성공적으로 구현하고 관리하는 데 필요한 경험과 지식을 갖춘 자격을 갖춘 인력을 찾는 데 어려움을 겪습니다. 이러한 기술 격차는 메타데이터 전략의 효과적인 실행을 방해하여 최적이 아닌 데이터 관리 관행으로 이어질 수 있습니다. 기술 발전의 빠른 속도로 인해 기존 직원은 메타데이터 관리와 관련된 새로운 도구와 방법론을 파악하기 위해 지속적인 교육이 필요할 수 있습니다. 조직은 직원의 기술을 향상시키고 지속적인 학습 문화를 육성하기 위해 전문 개발 프로그램에 투자해야 합니다. 외부 컨설턴트나 공급업체에 의존하면 중요한 전문 지식이 조직 외부에 있는 지식 이전 문제가 발생할 수 있습니다. 이는 장기적으로 메타데이터 관리 관행을 유지하고 발전시키는 데 어려움을 초래할 수 있습니다. 이러한 기술 부족과 지식 격차를 해결하기 위해 조직은 내부 교육 프로그램, 멘토링 기회, 교육 기관과의 파트너십을 수립하여 메타데이터 관리 분야의 인재를 양성하는 것을 고려해야 합니다. 메타데이터 관리 원칙에 정통한 숙련된 인력을 구축함으로써 조직은 데이터 자산을 효과적으로 관리하고 비즈니스 환경의 변화하는 요구 사항에 적응하는 능력을 향상시킬 수 있습니다.

주요 시장 동향

인공지능 및 머신 러닝 채택 증가

인공지능과 머신 러닝을 Enterprise Metadata Management에 통합하면서 조직이 메타데이터를 관리하는 방식이 변화하고 있습니다. 이러한 기술을 사용하면 메타데이터 캡처, 분류 및 큐레이션을 자동화하여 메타데이터 관리 작업에 필요한 수동 작업을 크게 줄일 수 있습니다. 고급 알고리즘을 사용하면 조직에서 방대한 양의 데이터를 효율적으로 분석하여 메타데이터 내의 패턴, 관계 및 이상을 식별할 수 있습니다. 이 기능은 데이터 품질을 향상시킬 뿐만 아니라 조직이 데이터 자산에서 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있도록 합니다. 인공 지능과 머신 러닝은 사용자가 관련 데이터를 쉽게 발견하고 액세스할 수 있도록 하는 지능형 데이터 카탈로그를 만드는 것을 용이하게 하여 데이터 민주화를 촉진합니다. 조직에서 이러한 기술의 가치를 점점 더 인식함에 따라 메타데이터 관리에서 인공 지능과 머신 러닝을 도입하는 것이 증가하여 데이터 자산 관리의 효율성과 효과성이 더욱 높아질 것으로 예상됩니다.

데이터 카탈로그의 중요성 증가

조직에서 데이터 접근성과 사용성을 개선하려고 하면서 데이터 카탈로그는 엔터프라이즈 메타데이터 관리 시장에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 데이터 카탈로그는 데이터 자산에 대한 메타데이터를 제공하는 중앙 저장소 역할을 하여 사용자가 데이터를 효과적으로 발견하고 이해하고 활용할 수 있도록 합니다. 데이터 환경의 복잡성이 증가함에 따라 조직에서는 사용자가 데이터 자산을 쉽게 탐색하고 쿼리할 수 있는 직관적인 데이터 카탈로그가 필요하다는 것을 인식하고 있습니다. 이러한 카탈로그는 팀 간 협업을 강화할 뿐만 아니라 비즈니스 사용자가 데이터 전문가에만 의존하지 않고도 데이터 중심의 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 검색 기능, 데이터 계보 시각화, 사용자 생성 콘텐츠와 같은 고급 기능은 최신 데이터 카탈로그의 필수 구성 요소가 되고 있습니다. 조직이 데이터 중심 전략을 우선시함에 따라 강력한 데이터 카탈로그 솔루션에 대한 수요가 계속 증가하여 Enterprise Metadata Management 시장의 성장을 촉진할 것입니다.

클라우드 도입 및 하이브리드 데이터 환경

클라우드 도입으로의 지속적인 전환과 하이브리드 데이터 환경의 등장은 Enterprise Metadata Management 시장에 상당한 영향을 미치고 있습니다. 조직은 확장성, 유연성 및 비용 효율성을 위해 클라우드 솔루션을 점점 더 활용하고 있습니다. 그러나 이러한 전환은 조직이 다양한 클라우드 플랫폼과 온프레미스 시스템에서 데이터 자산을 관리해야 하기 때문에 메타데이터 관리에 복잡성을 초래합니다. 효과적인 Enterprise Metadata Management 솔루션은 서로 다른 환경에서 데이터에 대한 통합된 뷰를 제공하는 데 필수적입니다. 여기에는 데이터 계보를 추적하고 일관된 메타데이터 정의를 보장하여 원활한 데이터 통합 및 거버넌스를 용이하게 하는 것이 포함됩니다. 하이브리드 환경의 증가는 데이터 저장 및 처리의 동적 특성에 적응할 수 있는 메타데이터 관리 전략의 개발을 필요로 합니다. 조직이 클라우드 기술과 하이브리드 아키텍처를 계속 수용함에 따라 이러한 복잡성을 효과적으로 처리할 수 있는 포괄적인 메타데이터 관리 솔루션에 대한 수요가 증가하여 시장의 미래를 형성할 것입니다.

세그먼트별 통찰력

구성 요소 통찰력

소프트웨어 세그먼트는 2023년에 엔터프라이즈 메타데이터 관리 시장을 지배했으며 예측 기간 내내 선두 자리를 유지할 것으로 예상됩니다. 이러한 지배력은 주로 조직이 점점 더 복잡해지는 디지털 환경에서 데이터 자산을 효과적으로 관리하고 활용해야 할 필요성이 증가함에 따라 주도됩니다. 기업이 다양한 소스에서 방대한 양의 데이터를 생성함에 따라 메타데이터 관리 프로세스를 자동화하고 데이터 거버넌스를 강화하며 데이터 품질을 개선할 수 있는 강력한 소프트웨어 솔루션에 대한 수요가 급증했습니다. 고급 소프트웨어 도구는 데이터 카탈로그, 계보 추적, 영향 분석과 같은 기능을 제공하여 조직이 데이터 생태계에 대한 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있도록 합니다. 인공 지능과 머신 러닝 기술의 부상은 소프트웨어 부문을 더욱 촉진했습니다. 이러한 혁신은 진화하는 비즈니스 요구 사항에 적응할 수 있는 보다 스마트한 메타데이터 관리 솔루션을 가능하게 하기 때문입니다. 조직은 포괄적인 소프트웨어 솔루션에 투자하는 것이 데이터 가치를 극대화하고 규제 표준을 준수하는 데 중요하다는 것을 인식하고 있습니다. 클라우드 기반 메타데이터 관리 솔루션으로의 전환은 소프트웨어 부문을 강화했습니다. 이러한 제품은 확장성, 유연성 및 비용 효율성을 제공하여 조직이 메타데이터를 보다 효율적으로 관리할 수 있게 해줍니다. 기업이 계속해서 데이터 중심 전략을 우선시함에 따라 엔터프라이즈 메타데이터 관리 분야의 고급 소프트웨어 솔루션에 대한 수요가 증가하여 가까운 미래에 시장에서 선도적인 부문으로서의 입지를 공고히 할 것입니다.

지역별 통찰력

북미는 2023년 엔터프라이즈 메타데이터 관리 시장을 지배했으며 예측 기간 내내 선두 자리를 유지할 것으로 예상됩니다. 이러한 지배력은 다양한 산업에 걸쳐 디지털 혁신과 고급 데이터 관리 관행에 대한 이 지역의 강력한 강조를 포함한 여러 가지 주요 요인에 기인할 수 있습니다. 북미는 의사 결정 역량을 강화하고 엄격한 규제 요구 사항을 준수하기 위해 정교한 데이터 거버넌스 및 관리 솔루션에 점점 더 투자하는 수많은 기술 중심 조직의 본거지입니다. 이 지역에 주요 기술 공급업체와 서비스 공급업체가 존재함에 따라 이러한 회사들이 금융, 의료, 소매와 같은 다양한 부문의 요구 사항에 맞게 조정된 고급 엔터프라이즈 메타데이터 관리 도구를 지속적으로 혁신하고 개발함에 따라 시장 성장이 더욱 촉진됩니다. 북미에서 빅데이터 분석과 인공 지능의 중요성이 커지면서 조직은 효과적인 메타데이터 관리 전략을 우선시하여 데이터 자산에서 실행 가능한 통찰력을 도출할 수 있습니다. 이 지역의 견고한 인프라와 클라우드 컴퓨팅에 대한 높은 수준의 투자는 엔터프라이즈 메타데이터 관리 솔루션 채택이 증가하는 데 기여하여 조직이 보다 효율적이고 확장 가능한 방식으로 메타데이터를 관리할 수 있게 합니다. 북미의 조직들이 자산으로서 데이터의 전략적 가치를 계속 인식함에 따라, 포괄적이고 통합된 엔터프라이즈 메타데이터 관리 시스템에 대한 수요는 계속 강세를 유지할 가능성이 높으며, 가까운 미래에도 이 지역이 시장에서 우위를 점할 수 있을 것입니다.

최근 개발

• 데이터, 분석 및 AI를 위한 유일한 진정한 하이브리드 플랫폼으로 인정받는 Cloudera는 2024년 8월 메타데이터 관리 솔루션에 대한 두 가지 중요한 개선 사항을 발표했습니다. 이러한 업데이트는 오픈 데이터 레이크하우스 내에서 개방형 상호 운용성을 개선하고 데이터 수명 주기 전반에 걸쳐 보안 및 거버넌스에 대한 증가하는 요구에 대응합니다. 기업이 생성적 AI 애플리케이션에 점점 더 많이 투자함에 따라 효과적이고 유연한 메타데이터 관리가 데이터 품질과 규정 준수를 보장하는 데 필수적입니다. 정확하고 확장 가능한 결과를 달성하기 위해 조직에는 메타데이터 관리의 혁신적 잠재력을 활용하는 통합되고 안전한 플랫폼이 필요합니다.
• 2024년 1월, 메타데이터 관리 및 데이터 발견 솔루션의 저명한 공급업체인 Zeenea는 EnterpriseData Marketplace를 공개하여 데이터 생태계 내에서 혁신적 여정을 시작할 예정입니다. 이 이니셔티브는 높은 평가를 받고 있는 Data Catalog의 상당한 확장을 나타냅니다. 출시는 2024년 내내 단계적으로 진행되며 Data Discovery Platform에 대한 일련의 개선 사항이 특징입니다. 초기 단계는 데이터 제품에 대한 즉각적인 지원에 중점을 두고 조직이 데이터 자산을 극대화하고 보다 통합된 데이터 중심 환경을 조성할 수 있도록 지원합니다.
• 2023년 9월, ENP Technologies는 UNIIEQ(Universal Industrial Equipment)를 출시하여 IT 부문에서 선구적인 발전을 이루겠다는 의지를 더욱 공고히 했습니다. 이 혁신적인 플랫폼은 블록체인 기술을 기반으로 하는 투명하고 분산된 마스터 데이터 관리 솔루션 역할을 합니다. UNIIEQ는 기업에 장비 메타데이터의 구성, 흐름 및 품질을 개선하기 위한 효율적인 방법을 제공하도록 설계되었습니다. 이 플랫폼은 단편화되고 일관되지 않은 데이터 세트로 인해 발생하는 과제를 해결함으로써 상당한 프로세스 개선 및 경제적 이점을 제공하여 궁극적으로 조직이 운영을 최적화하고 보다 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

주요 시장 참여자

• IBMCorporation
• Oracle Corporation
• SAP SE
• Microsoft Corporation
• Quest Software Inc.
• Atlan Pte. Ltd.
• QlikTech International AB
• Alation, Inc.
• Collibra Belgium BV
• Cloud Software Group, Inc.